"""     ----协程----     可以这么理解是协助线程更高效的工作     本质就是单线程实现并发     也称之为微线程(它比线程更轻量级  单线程下任务的切换 比操作系统切换线程要简单的多)     为什么有 是因为 在CPython中 无法并行执行任务导致效率低 所以我们就需要一种方案 能够将单线程的效率最大化 就是协程     Python中 使用Gevent模块来 实现协程  其能在多个任务间进行切换 而且能够自己检测IO """

from gevent import monkey# 必须打补丁才能检测IO是否堵塞monkey.patch_all()import gevent,timedef task1():    print("task1 run")    time.sleep(3)    print("task1 over")def task2():    print("task2 run")    print("task2 over")# 先提交线程g1 = gevent.spawn(task1)g2 = gevent.spawn(task2)# 将任务全部执行gevent.joinall([g1, g2]

"""     ----单线程并发----     通过生成器就能完成并发执行     生成器的特点 只要函数中出现了yield该函数就变成了生成器     在执行时与普通函数有什么区别??     单线程并发 是为了提高效率     对于计算密集型任务 单线程并发 反而降低效率     对于IO密集型  如果可以在执行IO操作的时候 切换到其他计算任务 就能提高CPU占用率 从而提高效率  """

# 实现单线程并发的原理import timedef task1():    a = 1    while True:        print("task1 run")        a += 1        print(a)        yielddef task2():    g = task1()    while True:        print("task2 run")        time.sleep(2)        next(g)task2()

"""     ----单线程并发greenlet模块----     greenlet 主要封装了生成器 是的我们在使用生成器实现并发时 简化了代码 """

import greenletimport timedef task1():    print("task1 run")    time.sleep(2)    g2.switch()    print("task1 run")def task2():    print("task2 run")    g1.switch()g1 = greenlet.greenlet(task1)g2 = greenlet.greenlet(task2)g1.switch()